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九月底，OpenAI发布了具有强大视觉能力的GPT-4V，具备了理解与分析客户输入图像的能力。而在9 月 29 日微软则作为其合作与先行测试者发布了长达 166 页的 GPT-4V（视觉）的研究论文《大型多模态的新时代：GPT-4V(ision)的初步探索（The Dawn of LMMs:Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)）》（原论文：https://arxiv.org/abs/2309.17421 ），这是一个很好的全面认识GPT-4V的敲门砖。基于我们的理解，这里整理出该报告的“中文浓缩版“，帮助全面认识与了解GPT-4V的能力与使用。当然，猎奇不是目的，更多的是希望能够启发我们思考未来GPT-4V等多模态模型(LMMs)的应用场景与方向，特别是在GPT-4V的API开放以后，相信未来会有更多的创新AI应用涌现。

按照原报告的顺序，内容大致分为几个部分：

• GPT-4V的输入模式与提示方式

• GPT-4V的多模态能力展示

• GPT-4V的一些新兴应用亮点
  

• 利用现有LLM技术增强GPT-4V

  
  

  
  

作为增强的多模态模型，其最重要的直观变化就是输入模式的变化：能够接受图像信息的输入（在实际操作中，一般通过上传图片文件，或者接受互联网图片链接来实现）。

GPT-4V的输入模式

除了传统的GPT-4的文本输入模式以外，GPT-4V可以有两种输入模式：

• 单个图像-文本对：即提供单个图像，或者单个图像-文本对信息，用来执行各种任务，文本可以是描述图像的信息，也可以是请求的任务信息
  

• 交错图像-文本输入：带有问题或者指令的多个图像；或者有多个图片并结合文字的网页。比如下图中左边的“根据多个图片计算税费”，右边的“根据下图的价格单计算上图中啤酒的总价“
  

1. 根据账单计算我支付的税金
   

2. 根据价格表计算下桌子上啤酒的价格

GPT-4V的提示技术

我们都知道提示（Prompt）对于大模型的重要性，GPT-4V的主要工作模式与提示技术有以下几种：

• 简单文本指令

针对图片发出直接的文本指令。比如：“用10个字描述图片内容” 或者 “ 描述图片中的规律”等。文本指令可以在要求大模型响应时进行独特的限定，比如：

输出格式限定：比如把驾驶证图片中的信息提取成JSON格式，方便计算机后续处理

精心设计获得最优化输出的提示。这部分和我们在使用普通大模型时的经验一致，即精心设计的提示能够获得更高质量的输出。比如下面这个例子中，不同的提示输出，AI输出的苹果数量是不一致的：

最终获得正确输出的Prompt：你是一个计算图片中物体数量的专家，让我们来一行一行的计算下图中苹果的数量，以获得正确结果。

• 增加视觉指示与参考文本

用通俗的语言来说，就是给图像增加帮助理解或者需要针对性提问的可视化“标记”，比如箭头、圆圈、甚至手绘标注。同时针对这些“标注”给予一定的文字提示。这是一种非常重要且有趣的提示方式，比如你可以像下图这样框出一些图像区域并提问，或者直接手绘标注并做针对性提问：

1. 描述图中圈出的区域
   

2. 描述表格中圈出的区域
   

3. 图中圈出的物体是物体1还是物体2
   

4. 根据图中的知识回答问题，提供中间步骤

   
   

• 混合多个图像、指示与文本

在提示中混合多个图像、子图像、文本描述、视觉指示等，用尽量模拟人类学习的过程来提示AI，并最终获得输出，下面是一个具体的例子，这个例子最终要求AI推理新的图案（选择题），但在推理之前，通过完整的图片、子图（其中一个小图）、结合视觉指示与文字说明，教导了AI的推理过程，GPT-4V最终给出了正确的答案。不得不说，这个反应了GPT-4V在混合多种图案/视觉指示/文本输入的理解与推理方面强大的能力，大大提升了模型的通用性和灵活性。

找到图片中的图形规律，并参考相关例子的说明，用来推测后面一列中缺少的图片

• 携带上下文的少量示例的提示

这是在LLM（大语言模型）中常用的一种提示手段，即在大模型推理之前给他一个/多个学习的“例子”：前置一些与输入格式相同的上下文示例，并说明期望的输出，然后让大模型根据参考的“例子”来推理并输出。现在GPT-4V同样也可以具备类似能力：给出一些示例，即具有类似格式的“图像-文本”对，然后让GPT-4V参考后解答问题。（我们认为这种提示其实是多图像/文本混合提示的一种特例）

这是一个通过多次迭代优化才最终让GPT-4V能够准确识别车速表的例子：

参考两个例子判断当前车速表上的速度值

    当然，这种上下文提示对于LLM与LMM（大型多模态模型）的能力重要性毋庸置疑，但是对提示设计的要求较高，需要给出非常细致的推理中间过程解释与提示。

在这个部分报告中对GPT-4V的多模态能力进行了较为详细的实例说明，我们无法对所有的实例进行逐个展示，仅通过表格的方式对GPT-4V的多模态能力做总结，并尽量用容易理解的文字说明简单用例。

1、基础的视觉理解与语言输出能力

理解、解释、分析视觉（图片）信息，并做语言输出，实际用例包括：

理解与描述场景内容

对图片中人物标注与生成描述

回答图片中涉及的科学问题

根据图表生成其他形式图表代码

理解笑话或者网路梗图

<-- 左右滑动查看多个用例 -->

2、根据视觉参考提示进行输出

根据图片中的指示/标注、文本提示进行输出的能力。

3、视频（连续多帧图片）理解

针对视频场景下的连续多帧图片进行相关的理解、分析、推理能力，可以想象，这部分在未来针对视频模态的内容AI能力的释放具有较大的想象空间。

基于多帧视频图片，理解并推测未来可能发生的动作

4、抽象视觉推理与智力测试

根据图片规律推理出消失的图案（智力测试考题）

5、情商测试

根据图片判断人类可能的情感反应（悲伤、愤怒、高兴等）

本部分主要展示基于GPT-4V强大的视觉理解与推理能力可能启用的高价值应用场景和新用例，这些场景与用例在GPT-4V的能力加持下将会更加便捷和容易，同时结合可能的插件与工具，将能实现更多的应用协作与创新。

• 缺陷检测

利用GPT-4V检测产品质量或者使用中产生的缺陷，比如汽车的保险杠的凹陷、零件的受损等；也可以通过提供对比图案，帮助AI发现缺陷。比如：

通过提供比较图片，要求检测图片2中的问题和缺陷

• 安全检查
  

比如对建筑工地上的摄影图片进行检测，发现没有使用或者不充分使用安全措施（比如头盔、安全带、手套等）的现象等。

识别图片中哪些人没有戴安全帽？

• 杂货结账
  

通过给予AI足够的提示与学习，让AI来识别杂货蓝中的物品，并进行自动结账，可以极大的加快目前常见的结账方式，比如扫条形码。

提供参考的产品图片，要求识别图片并判断产品信息和数量

• 医疗辅助诊断
  

根据医学图像，生成完整的医学报告。虽然这是一个需要极大的专业知识的领域，但是可以大大减少专业人士起草报告的工作量。而且在 生成报告时，甚至可以参考先前的医学诊断历史来判断。

提供连续的医疗影像，要求AI编写医疗报告

• 汽车保险

比如：根据汽车损坏的图像进行定损，甚至估算修理的成本；或者识别图像中的车辆信息（制造商、型号等），并生成事故保险报告。

根据汽车损毁图片进行识别生成事故保险报告

• 图片组织与搜索

比如，可以根据家庭成员的照片，对家庭相册中的合影生成明确提及成员名字的标题来增强相册，帮助更好的组织照片。此外，可以用于自然语言的照片搜索，比如你可以搜索“有Linda、Sam和狗在一起”的照片。

提供参考照片，要求识别图中人物，生成个性化标题

• 图片标注与分割 

在复杂的图片中标注感兴趣的对象，并进行标注，比如为每个对象生成详细的标题与说明，并根据图片内容丰富上下文（参考上文中的图片多人标识）。

• 图像生成的评估

利用GPT-4V评估一段描述文本与图像之间的匹配程度。比如，你利用LlaVa来生成描述图像的一段文本，或者利用MidJourney来根据文本生成一个图像。然后你可以让GPT-4V来判断文本和图像之间的“距离”或者相似性。比如：

对AI生成的图片和文本描述进行相似度判断，用1-10分来评判

• AI图像编辑的优化提示生成

在利用AI编辑图片时，需要优化自己的文字提示。现在，你可以利用GPT-4V为图像编辑生成特定的优化的文本提示，然后你可以利用这个文本提示来编辑图片。比如：

生成AI编辑优化的提示文本

• 具象智能体/机器人的应用

利用GPT-4V来实现多模态的理解，并实现与所在的动态环境的物理交互，这在具象化智能体（比如人形机器人）中有很好的应用。比如让你家用机器人识别家庭咖啡机的操作按钮图片，并能够推理每个按钮的操作功能与使用它。

这是一个更具体的例子：提供一个虚拟房屋游览的入口图像（比如客厅入口处的一张照片），要求AI能够根据任务“走到厨房并从冰箱取出一件物品”这样的提示，自行判断下一步的动作；然后根据下一步动作后能够看到的图像，做下一步的推理，这样可以实现机器人的自动视觉导航。

机器人根据看到的图形推理出行走路径

通过多次迭代和推理后，机器人最终完成了任务：走到了厨房的冰箱前

• 计算机操作界面导航
  

这对实现完成自动化数字任务的AI Agent非常重要：通过GPT-4V实现计算机或智能手机的界面（GUI）交互与导航。想象一下，AI根据当前当前计算机屏幕，以及设定的目标任务（比如看一下今天的新闻）、能够进行的操作（比如鼠标点击与键盘输入），然后预测下一步的操作，最后能够成功的导航到具体的网页完成任务，当然在实际的实现中，需要将AI的输出转化为具体的操作。

该例子演示一个GPT-4V根据提示内容与看到的屏幕图片，自行完成操作步骤，并完成打印一份“麻婆豆腐菜谱”的任务。当然这里是一种操作可行性的验证，实际实现还需要较多的应用层工作，比如你需要不断把屏幕图像输入到AI，并根据AI的输出反馈到物理操作。

本部分简单介绍在LLM（大语言模型）中一些比较成熟的技巧或者用法如何拓展到多模态的GPT-4V等LMM上，比如插件、检索增强提示、自我反思、思维链提示等，从而实现对LMM能力的进一步增强。

• 使用插件来增强GPT-4V

比如在大语言模型中常用的利用搜索引擎的插件来增加LLM的回答能力。那么在GPT-4V中，一样可以引入这样的插件来增强其对实时信息的了解并获得回复。

• 多模态链式处理

你可以通过LLM语言模型与多模态处理的插件进行集成，实现LLM中常见的思维链提示工程的ReAct（推理与行动）模式，让AI进行“一步一步”的推理并完成更复杂的多模态任务。这样充分利用了语言模型与多模态模型的结合，具备了更全面的理解与分析能力。比如下图，AI通过“思考-行动-观察“的思维链来推理出图片中戴安全帽的人数：

借助于LLM与多模态的插件，通过思考-行动-观察思维链来完成任务

• 自我反思与纠错

让GPT-4V进行自我反思与double-check，来提高输出的质量。

• 检索增强生成（RAG）

检索增强生成在大语言模型LLM中已经得到很多验证与应用，即把检索（通常为基于向量的语义搜索）出的参考知识整合到提示中来增强输出，减少大模型的幻觉（编造），比如用于提高基于私有知识/领域知识库的问答与输出准确性。这在未来的多模态模型中的应用也同样重要，比如上文的通过GPT-4V识别并收银结账的例子，其实就是一个检索增强的例子：你把参考的产品图片-文本-价格放入到提示中，一起交给GPT-4V，以增强AI的输出质量，这样他才能准确计算出价格。

以上就是微软的这篇GPT-4V的详细报告中的核心内容提炼，重点在于对GPT-4V的视觉能力与应用场景进行展示。当然，我们也能发现在一些领域GPT-4V还不够成熟完善，或者较依赖于使用者的输入。文中也对未来的LMM（多模态模型）的研究方向做了展望，比如能够输出混合的图像-文本内容，以实现全面的多模态的理解和输出等。此外，我们在自行测试中也发现，当前GPT-4V在OCR（图片文字识别）能力上对于中文的支持较为不足，错误率较高，希望未来有改善吧。